Потому что загруженная статистика - это еще одна абстракция от вашего параметра населения. У вас есть ваш параметр населения, ваша выборочная статистика, и только на третьем слое у вас есть начальная загрузка. Загруженное среднее значение не является лучшей оценкой для вашего параметра населения. Это просто оценка оценки.
Как распределение начальной загрузки, содержащее все возможные комбинации начальной загрузки, сосредоточено вокруг выборочной статистики, так же, как выборочная статистика сосредотачивается вокруг параметра совокупности при тех же условиях. Эта статья здесь довольно хорошо суммирует эти вещи, и это одна из самых простых вещей, которые я смог найти. Для более подробных доказательств следуйте документам, на которые они ссылаются. Примечательными примерами являются Efron (1979) и Singh (1981)n→∞
распределение следует распределению что делает его полезным при оценке стандартной ошибки выборочной оценки, при построении доверительных интервалов и при оценке смещение параметра. Это не делает его лучшей оценкой для параметра населения. Это просто предлагает иногда лучшую альтернативу обычному параметрическому распределению для распределения статистики.θB−θ^θ^−θ
Стоит отметить, что разницу между средним значением загруженных выборок и оценкой выборки иногда можно использовать как оценку смещения при оценке истинного параметра .θB θ^ θ^ θ
источник